Spot Instance dan GPU Preemptible: Memangkas Biaya AI hingga 70%

Diperbarui 8 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: Harga GPU Spot dan on-demand telah menyatu secara signifikan seiring meredanya kendala pasokan. AWS memangkas harga on-demand H100 sebesar 44% pada Juni 2025 (menjadi ~$3,90/jam), mempersempit keuntungan premium spot. Penyedia budget seperti Hyperbolic menawarkan H100 seharga $1,49/jam dan H200 seharga $2,15/jam, sering kali kompetitif dengan harga spot tradisional. Pasar penyewaan GPU tumbuh dari $3,34 miliar menjadi $33,9 miliar (2023-2032). Meskipun spot instance masih menawarkan penghematan untuk workload yang dapat diinterupsi, kalkulasinya telah bergeser—on-demand kini masuk akal untuk lebih banyak kasus penggunaan, dan penyedia cloud budget baru telah mengacaukan ekonomi spot tradisional.

Spotify mengurangi biaya infrastruktur machine learning mereka dari $8,2 juta menjadi $2,4 juta per tahun dengan merancang seluruh pipeline training recommendation engine mereka menggunakan AWS Spot instance, membuktikan bahwa GPU yang dapat diinterupsi mampu mendukung workload AI produksi.¹ Tantangannya: instance p4d.24xlarge mereka menghilang dengan peringatan 2 menit setiap kali AWS membutuhkan kapasitas tersebut kembali, memaksa tim untuk melakukan checkpoint setiap 5 menit dan mempertahankan redundansi tiga kali lipat untuk pekerjaan kritis. Organisasi yang menguasai orkestrasi spot instance mencapai pengurangan biaya 70-91% dibandingkan harga on-demand, tetapi mereka yang men-deploy secara naif kehilangan minggu-minggu kemajuan training akibat terminasi tak terduga.²

AWS Spot, Google Cloud Preemptible VM, dan Azure Spot VM menawarkan hardware identik dengan diskon besar karena penyedia cloud menjual kapasitas berlebih yang mungkin hilang kapan saja.³ Instance p5.48xlarge dengan 8 GPU H100 berharga $98,32 per jam untuk on-demand tetapi rata-rata $19,66 untuk Spot—diskon 80% yang mengubah ekonomi AI.⁴ Model ini bekerja karena penyedia cloud mempertahankan 15-30% kapasitas cadangan untuk maintenance, kegagalan, dan lonjakan permintaan, memonetisasi sumber daya yang seharusnya menganggur sambil mempertahankan hak untuk mengklaimnya kembali secara instan.

Ekonomi kapasitas GPU yang dapat diinterupsi

Penyedia cloud menetapkan harga spot instance melalui lelang berkelanjutan di mana harga berfluktuasi berdasarkan penawaran dan permintaan. Harga AWS Spot untuk instance GPU bervariasi dari 70% hingga 91% di bawah tarif on-demand, dengan instance ml.p4d.24xlarge berkisar dari $3,90 hingga $29,49 per jam dibandingkan harga on-demand $32,77.⁵ Google Preemptible GPU menawarkan diskon tetap 60-80% tetapi diterminasi setelah maksimum 24 jam terlepas dari permintaan.⁶ Azure Spot menyediakan diskon serupa 60-90% dengan harga maksimum yang dapat dikonfigurasi untuk mencegah tagihan mengejutkan.

Diskon terdalam muncul di region yang kurang populer dan generasi GPU yang lebih lama. Harga spot US-West-2 20% lebih tinggi dari US-East-2 karena konsentrasi permintaan. Instance V100 mencapai diskon 91% sementara H100 yang lebih baru jarang melampaui diskon 75%. Periode malam dan akhir pekan menawarkan penghematan tambahan 10-15% saat workload enterprise menurun. Orkestrasi cerdas mengeksploitasi pola-pola ini, memigrasikan workload lintas region dan zona waktu untuk meminimalkan biaya.

Tingkat interupsi bervariasi secara dramatis berdasarkan tipe instance, region, dan waktu. Analisis 10 juta jam spot instance mengungkapkan:⁷ - Instance A100: tingkat interupsi per jam 2,3% - Instance V100: tingkat interupsi per jam 0,8% - Instance H100: tingkat interupsi per jam 4,1% - Tingkat interupsi akhir pekan: 40% lebih rendah dari hari kerja - US-East-1: tingkat interupsi 3x lebih tinggi dari US-West-2

Pola workload yang berkembang pesat di spot instance

Workload AI tertentu secara alami cocok dengan model spot instance:

Hyperparameter Tuning: Eksplorasi paralel ruang parameter mentoleransi kegagalan job individual. Setiap eksperimen berjalan independen, sehingga interupsi hanya memengaruhi konfigurasi tunggal. Optuna dan Ray Tune secara otomatis menangani kegagalan spot instance, memulai ulang job yang diterminasi pada instance baru.⁸ Organisasi melaporkan penghematan biaya 75% untuk pencarian hyperparameter menggunakan spot instance secara eksklusif.

Batch Inference: Memproses jutaan gambar atau dokumen didistribusikan ke banyak instance. Work queue melacak item yang selesai versus yang tertunda. Interupsi hanya mengembalikan pekerjaan yang belum selesai ke queue. Autoscaling group meluncurkan instance pengganti secara otomatis. Netflix memproses 100 juta thumbnail setiap hari menggunakan spot instance, menghemat $3,2 juta per tahun.⁹

Data Preprocessing: Pipeline ETL untuk data training mendapat manfaat dari kapasitas spot. Framework seperti Apache Spark melakukan checkpoint kemajuan secara otomatis. Task yang terinterupsi melanjutkan dari checkpoint di instance baru. Sifat stateless dari sebagian besar preprocessing membuat spot instance ideal. Pipeline feature engineering Uber berjalan 90% di spot instance.¹⁰

Development dan Testing: Lingkungan non-produksi mentoleransi interupsi dengan baik. Developer mengharapkan gangguan sesekali selama eksperimentasi. Penghematan biaya memungkinkan cluster development yang lebih besar. Pipeline CI/CD secara otomatis mencoba ulang job yang gagal. GitHub Actions menawarkan harga 70% lebih rendah untuk spot runner.¹¹

Distributed Training dengan Checkpointing: Training model besar menjadi layak dengan strategi checkpointing yang tepat. Simpan state model setiap 10-30 menit ke penyimpanan durable. Gunakan gradient accumulation untuk mempertahankan ukuran batch efektif selama fluktuasi instance. Implementasikan elastic training yang menyesuaikan dengan instance yang tersedia. OpenAI melatih model GPT awal menggunakan 60% spot instance.¹²

Strategi penanganan interupsi

Penggunaan spot instance yang sukses membutuhkan manajemen interupsi yang canggih:

Checkpointing Framework: Implementasikan checkpointing otomatis pada interval reguler. PyTorch Lightning menyediakan dukungan spot instance bawaan dengan frekuensi checkpoint yang dapat dikonfigurasi.¹³ Simpan state optimizer, jadwal learning rate, dan random seed bersama dengan bobot model. Simpan checkpoint di object storage untuk durabilitas. Lanjutkan training dengan mulus di instance baru.

Instance Diversification: Sebarkan workload ke berbagai tipe instance, availability zone, dan region. AWS Spot Fleet secara otomatis mengelola pool kapasitas yang beragam.¹⁴ Konfigurasikan 10-15 tipe instance berbeda untuk memaksimalkan ketersediaan. Terima instance yang sedikit suboptimal untuk ketersediaan yang lebih baik. Pertahankan buffer kapasitas 20% untuk transisi yang mulus.

Graceful Shutdown Handler: AWS memberikan pemberitahuan terminasi 2 menit melalui instance metadata service. Google memberikan peringatan Preemptible 30 detik. Implementasikan signal handler yang memicu checkpointing segera setelah pemberitahuan terminasi. Flush log dan metrik sebelum shutdown. Bersihkan sumber daya sementara untuk mencegah biaya orphan.

Arsitektur Hybrid: Kombinasikan spot instance dengan kapasitas on-demand untuk komponen kritis. Jalankan parameter server di on-demand sementara worker menggunakan spot. Pertahankan kapasitas minimal yang layak di instance stabil. Burst ke spot untuk throughput tambahan. Skalakan kapasitas spot berdasarkan sinyal harga dan ketersediaan.

Arsitektur Berbasis Queue: Pisahkan penjadwalan kerja dari eksekusi menggunakan message queue. Amazon SQS atau Apache Kafka melacak pekerjaan yang tertunda. Worker mengambil task saat tersedia. Pekerjaan yang selesai memperbarui penyimpanan persisten. Task yang gagal kembali ke queue untuk dicoba ulang.

Pola implementasi untuk sistem produksi

Deployment spot instance tingkat produksi mengikuti pola yang terbukti:

Orkestrasi Multi-Region:

# Konfigurasi Spot Instance Kubernetes
apiVersion: v1
kind: NodePool
spec:
  spotInstances:
    enabled: true
    maxPrice: 0.50  # Harga maksimum per jam
    regions:
      - us-east-1
      - us-west-2
      - eu-west-1
    instanceTypes:
      - g5.xlarge
      - g5.2xlarge
      - g4dn.xlarge
    diversificationStrategy: lowestPrice
    onDemandBaseCapacity: 2
    spotInstancePools: 10

Manajemen Checkpoint:

class SpotTraining:
    def __init__(self):
        self.checkpoint_frequency = 600  # 10 menit
        self.s3_bucket = "checkpoints"

    def train(self):
        if self.detect_termination_notice():
            self.emergency_checkpoint()
            self.graceful_shutdown()

        if time.time() - self.last_checkpoint > self.checkpoint_frequency:
            self.save_checkpoint()

Dashboard Monitoring Biaya: Lacak penghematan spot versus baseline on-demand. Pantau tingkat interupsi berdasarkan tipe instance dan region. Beri peringatan saat harga spot melampaui ambang batas. Hitung biaya efektif per epoch training. Proyeksikan penghematan bulanan berdasarkan pola penggunaan.

Introl membantu organisasi mengimplementasikan strategi spot instance di seluruh area cakupan global kami, dengan keahlian mengoptimalkan biaya untuk lebih dari 100.000 deployment GPU.¹⁵ Framework otomatisasi kami menangani interupsi dengan mulus sambil mempertahankan kemajuan training dan ketersediaan inference.

Arsitektur spot instance dunia nyata

Pinterest - Training Model Rekomendasi: - Workload: Melatih model rekomendasi pada 2 miliar pin - Arsitektur: 200 GPU V100, 80% di spot instance - Checkpointing: Setiap 15 menit ke S3 - Tingkat interupsi: rata-rata harian 1,2% - Penghematan biaya: $4,8 juta per tahun (pengurangan 72%) - Teknik kunci: Failover regional dalam 5 menit

Snap - Pipeline Computer Vision: - Workload: Memproses 500 juta gambar setiap hari - Arsitektur: 1.000 GPU T4 di 6 region - Persentase spot: 90% untuk batch processing - Waktu recovery: rata-rata 30 detik - Penghematan biaya: $6,2 juta per tahun (pengurangan 78%) - Teknik kunci: Arsitektur work-stealing queue

DoorDash - Demand Forecasting: - Workload: Prediksi permintaan pengiriman real-time - Arsitektur: Hybrid dengan 30% baseline on-demand - Penggunaan spot: 70% untuk training, 0% untuk inference - Penanganan interupsi: Failover otomatis ke on-demand - Penghematan biaya: $2,1 juta per tahun (pengurangan 65%) - Teknik kunci: Predictive scaling berdasarkan harga spot

Kapan menghindari spot instance

Skenario tertentu membuat spot instance tidak sesuai:

Inference Sensitif Latensi: API yang menghadap pelanggan tidak dapat mentoleransi kehilangan kapasitas mendadak. Model serving membutuhkan ketersediaan yang konsisten. Interupsi menyebabkan degradasi pengalaman pengguna yang tidak dapat diterima. Gunakan kapasitas reserved atau on-demand untuk inference produksi.

Job Tunggal Berjalan Lama: Training run yang melebihi 24 jam tanpa checkpointing menghadapi interupsi yang dijamin di Google Preemptible. Job yang tidak dapat melanjutkan dari checkpoint membuang seluruh run. Workload dengan restorasi state yang kompleks harus menghindari spot.

Workload yang Diregulasi: Layanan kesehatan dan keuangan mungkin memerlukan kapasitas terjamin untuk kepatuhan. Persyaratan audit mungkin melarang ketidakpastian infrastruktur. Aturan residensi data dapat mencegah strategi failover multi-region.

Deadline Kritis Waktu: Peluncuran produk atau penelitian yang sensitif waktu tidak dapat menanggung risiko interupsi. Deadline konferensi atau komitmen pelanggan memerlukan penyelesaian yang dijamin. Gunakan on-demand ketika jadwal lebih penting daripada biaya.

Teknik optimasi lanjutan

Prediksi Harga Spot: Model machine learning memprediksi harga spot masa depan berdasarkan pola historis. Analisis time series mengidentifikasi jendela ketersediaan berulang. Strategi bidding proaktif mengamankan kapasitas sebelum lonjakan harga. Penelitian akademis menunjukkan penghematan tambahan 15% melalui prediksi harga.¹⁶

Adaptive Checkpointing: Sesuaikan frekuensi checkpoint berdasarkan probabilitas interupsi. Tingkatkan frekuensi saat harga mendekati ambang interupsi. Kurangi frekuensi selama periode stabil untuk mengurangi overhead. Strategi dinamis menghemat 20% biaya penyimpanan sambil mempertahankan kecepatan recovery.

Arbitrase Lintas Cloud: Secara bersamaan mengajukan bid di AWS, Google, dan Azure untuk harga terendah. Layer orkestrasi terpadu mengabstraksi perbedaan penyedia. Pindahkan workload ke kapasitas termurah yang tersedia. Strategi multi-cloud mencapai harga 10-15% lebih baik daripada single-cloud.

Arsitektur Spot-Native: Rancang sistem dengan asumsi interupsi dari awal. Implementasikan komponen stateless di mana pun memungkinkan. Gunakan external state store untuk semua data persisten. Bangun kemampuan resume ke setiap tahap pemrosesan.

Kalkulator perbandingan biaya

Hitung potensi penghematan Anda:

``` On-Deman Saat Ini